概要
AlfabetaのML・ディープラーニングチームは、自社のデータと領域に合わせたモデルを必要とする組織のパートナーとなります。データの準備とラベリング、アーキテクチャの選定、学習、厳密な評価というライフサイクル全体を担い、実際の運用条件で汎化するビジョン・分析モデルを構築します。
学習にとどまらず、エッジでもクラウドでも、導入・監視・再学習のためのMLOpsパイプラインでモデルを運用に乗せます。その結果、データや要件の変化に応じて性能を維持し続ける保守しやすいシステムが、本番のコンピュータービジョンに精通したチームの支援のもとで実現します。
カスタムモデル開発
お客様固有のデータ、対象物、欠陥・事象のクラスに合わせてモデルを設計・学習します。
データのラベリングと準備
データセットをキュレーション、アノテーション、拡張し、クリーンで代表的な事例からモデルが学習できるようにします。
厳密な評価
リリース前に、accuracy、precision、recallを実環境の条件に照らして検証します。
MLOpsパイプライン
導入、バージョン管理、監視を自動化し、モデルを本番で安定稼働させます。
エッジ・クラウド導入
モデルを最適化・パッケージ化し、エッジデバイスでの実行や必要に応じたクラウドでのスケールを可能にします。
継続的な再学習
ドリフトを検知し、最新データで再学習して、条件が変化しても高い性能を維持します。